paddlepaddle是百度提出來的深度學習的框架，個人感覺其實和tensorflow差不多(語法上面)，因為本人也是初學者，也不是很懂tensorflow，所以，這些都是個人觀點。 百度的paddlepaddle提出貌似有一段時間了，我是最近才知道的，好奇去看了看，而且最近 ...

目錄 基礎 線性回歸 波士頓房價預測 Step1：准備數據 Step2：網絡配置 模型定義 損失函數 ...

在一起， Dropout使用技巧 1 經過驗證，隱含節點dropout率等於0.5的時候最佳 ...

　　在訓練CNN網絡的時候，常常會使用dropout來使得模型具有更好的泛化性，並防止過擬合。而dropout的實質則是以一定概率使得輸入網絡的數據某些維度上變為0，這樣可以使得模型訓練更加有效。但是我們需要注意dropout層在訓練和測試的時候，模型架構是不同的。為什么會產生這種 ...

dropout在前向神經網絡中效果很好，但是不能直接用於RNN，因為RNN中的循環會放大噪聲，擾亂它自己的學習。那么如何讓它適用於RNN，就是只將它應用於一些特定的RNN連接上。 LSTM的長期記憶是存在memory cell中的。 The LSTM ...

PaddlePaddle NVIDA 驅動安裝 CentOS vim /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf 添加 blacklist nouveau, 屏幕 CentOS 自帶的 nouveau 重建 initramfs image ...

1. Dropout簡介 1.1 Dropout出現的原因 在機器學習的模型中，如果模型的參數太多，而訓練樣本又太少，訓練出來的模型很容易產生過擬合的現象。在訓練神經網絡的時候經常會遇到過擬合的問題，過擬合具體表現在：模型在訓練數據上損失函數較小，預測准確率較高；但是在測試數據上損失函數比較 ...

From 《白話深度學習與TensorFlow》 Dropout 顧名思義是“丟棄”，在一輪訓練階段丟棄一部分網絡節點，比如可以在其中的某些層上臨時關閉一些節點，讓他們既不輸入也不輸出，這樣相當於網絡的結構發生了改變。而在下一輪訓練過程中再選擇性地臨時關閉一些節點，原則上都是 ...